Bởi vì các mô hình dự báo đều giựa trên các giả định về tương lai và sử dụng các giá trị đầu vào mà phần lớn đều không biết trước chắc chắn. Việc nghiên cứu xem các giả định này ảnh hưởng như thế nào đến kết quả của mô hình là khá quan trọng. Đây là một trong các hoạt động quan trọng khi sử dụng các mô hình dự đoán nhằm thu được thông tin và đưa ra các quyết định đúng. Tại chương này, chúng ta sẽ đi qua một số hướng tiếp cận khác nhau để thực hiện điều này.
6.1. Phân tích “nếu… thì…”
Các mô hình bảng tính cho phép chúng ta dễ dàng trả lời các câu hỏi “nếu…
thì…” Phân tích “nếu… thì…” chỉ đơn giản là thay đổi các giá trị trong một bảng tính và tính toán lại kết quả. Tuy nhiên, một cách tiếp cận có hệ thống khiến quá trình này dễ dàng và hiệu quả hơn.
VD 6.1: Sử dụng Excel để phân tích “nếu… thì…”
Ở mô hình lợi nhuận tại VD 1.2, chúng ta đã khẳng định rằng lượng cầu là không chắc chắn. Một người quản lý có thể sẽ quan tâm đến câu hỏi: Nếu lượng sản xuất ra là không đổi, lợi nhuận sẽ thay đổi như thế nào nếu lượng cầu thay đổi. Hình 6.1 là một bảng với các mức lượng cầu khác nhau và lợi nhuận tương ứng. Bảng này cho thấy rằng lỗ sẽ xảy ra nếu lượng cầu thấp và lợi nhuận bị cố định ở $240,000 khi lượng cầu vượt quá số lượng sản xuất, bất kể nó có cao như thế nào. Hãy chú ý là các công thức đều liên kết với các ô ở mô hình. Vì vậy, người dùng có thể thay đổi số lượng sản xuất hoặc bất kỳ giá trị đầu vào nào của mô hình và vẫn sẽ có đánh giá đúng của lợi nhuận ứng với các lượng cầu khác nhau này. Một trong các lợi thế của việc phân tích “nếu… thì…” cho một dải các giá trị thay vì cho từng giá trị một là khả năng trực quan hóa kết quả bằng một biểu đồ (Hình 6.2). Rõ rằng lợi nhuận sẽ tăng theo lượng cầu cho đến khi lượng cầu bằng lượng sản xuất.
Thực hiện các phân tích “nếu… thì…” theo cách này khá là tốn công. May mắn thay, Excel cung cấp một vài công cụ như data tables, Scenario Manager và Goal Seek khiến cho việc phân tích dễ dàng hơn. Các công cụ này có thể tìm thấy ở menu What-If Analysis trong tab Data.
Hình 6.1 - Bảng phân tích “nếu… thì…”
Hình 6.2 - Biểu đồ nếu thì
6.2. Data Tables
Data tables tóm tắt ảnh hưởng của một hay hai đầu vào lên một đầu ra nhất định. Excel cho phép bạn tạo hai loại data tables. One-way data table đánh giá một biến đầu ra theo một dải các giá trị của một biến đầu vào. Two-way data tables đánh giá một biến đầu ra theo hai biến đầu vào khác nhau.
Để tạo một one-way data table, đầu tiên phải tạo một dải các giá trị cho một ô đầu vào ở mô hình. Các giá trị đầu vào phải được liệt kê theo một hàng hoặc một cột. Nếu các giá trị được liệt kê theo cột, nhập địa chỉ của đầu ra vào ô ở hàng ngay trên giá trị đầu tiên và dịch sang phải của cột giá trị một ô. Với trường hợp theo hàng thì địa chỉ của đầu ra sẽ ở bên trái và dưới giá trị đầu một ô. Tiếp theo bôi đen các ô chứa công thức và giá trị muốn thay đổi, chọn Data Table. Trong cửa sổ hiện lên (Hình 6.3), nếu các giá trị đầu vào là một cột, nhập địa chỉ của ô đầu vào vào Column input cell. Nếu là một hàng thì nhập vào Row input cell.
Hình 6.3 - Cửa sổ Data Table VD 6.2: Một one-way data table cho lượng cầu
Trong ví dụ này, chúng ta tạo một one-way data table cho lợi nhuận với các lượng cầu khác nhau. Đầu tiên, tạo một cột chứa các giá trị lượng cầu ở cột E giống y hệt như ở VD 6.1. Sau đó, ở ô F3, nhập =C22. Bôi đen E3:F11 và chọn Data Table. Ở trường Column input cell, nhập B8, bấm OK, ta được kết quả như hình 6.4.
Chúng ta có thể đánh giá nhiều đầu ra sử dụng one-way data tables.
VD 6.3: One-way data table với nhiều đầu ra
Chúng ta muốn kiểm tra tác động của lượng cầu lên cả doanh thu lẫn lợi nhuận. Ta chỉ cần thêm một cột vào data table. Với trường hợp này, nhập
=C15 vào ô G3 và nhập “Profit” vào F2 và “Revenue” vào G2. Bôi đen E3:G11 và làm như ví dụ trước, ta được kết quả ở Hình 6.4.
Hình 6.4 - Data Table cho lượng cầu
Hình 6.5 - Data Table với nhiều đầu ra
Để tạo two-way data table, nhập một danh sách các giá trị của một biến đầu vào ở một cột và một danh sách các giá trị đầu vào của biến đầu vào thứ hai ở một hàng, bắt đầu từ ô ở phía Đông Bắc so với ô đầu tiên của cột. Ô ở ngay trên cột và ngay bên trái của hàng đầu vào, nhập địa chỉ của đầu ra mong muốn. Bôi đen tất cả và chọn Data Table. Ở Row input cell nhập địa chỉ của đầu vào tương ứng với hàng giá trị, Column input cell cũng làm tương tự, nhấn OK.
VD 6.4: Two-way data table cho mô hình lợi nhuận
Ở phần lớn các mô hình, các giả định được sử dụng cho dữ liệu đầu vào thường không chắc chắn. Ví dụ, ở mô hình lợi nhuận, đơn giá có thể bị ảnh hưởng bởi sự thay đổi giá của các nhà cung cập và yếu tố lạm phát. bộ phận
marketing có thể sẽ cân nhắc việc thay đổi giá bán để đạt được mục tiêu lợi nhuận. Chúng ta sử dụng một two-way data table để đánh giá tác động của việc thay đổi các giả định này. Đầu tiên, tạo một cột các đơn giá mà bạn muốn đánh giá và một hàng cho các chi phí để làm một sản phẩm. Ở góc bên trên bên trái nhập =C22, là địa chỉ của lợi nhuận trong mô hình. Bôi đen tất cả những cái vừa nhập, chọn Data Table. Ở cửa sổ Data Table, nhập B6 vào Row input cell vì trong mô hình B6 là chi phí sản xuất một sản phẩm, nhập B5 vào Column input cell vì B5 là đơn giá. Hình 6.6 là kết quả cuối cùng.
Hình 6.6 - Two-way data table
Two-way data table chỉ có thể đánh giá một biến đầu ra. Để đánh giá được nhiều biến đầu ra, bạn phải xây dựng nhiều two-way data table.
6.3. Scenario Manager
Công cụ Scenario Manager trong Excel cho phép bạn tạo ra các viễn cảnh – bộ các giá trị của mô hình được lưu lại và có thể lấy ra một cách tự động.
Các viễn cảnh rất là có ích cho việc thực hiện phân tích “nếu… thì…” khi bạn có nhiều hơn hai biến đầu ra (data table không thể xử lý). Công cụ Scenario Manager có thể được tìm thấy ở menu What-If Analysis ở nhóm Data Tools ở tab Data. Khi công cụ được kích hoạt, kích vào nút Add để mở cửa sổ Add Scenario và định nghĩa một viễn cảnh (Hình 6.7). Nhập tên của viễn cảnh vào Scenario name. Ở trường Changing cells, nhập các địa chỉ, tách nhau bởi dấu phẩy, của các ô trong mô hình mà bạn muốn cho vào viễn cảnh (hoặc giữ Ctrl và kích vào các ô). Ở cửa sổ Scenario Values hiện ra tiếp theo, nhập các giá trị cho từng ô của viễn cảnh. Nếu bạn đã để các giá trị này trong bảng tính thì chỉ cần nhập địa chỉ của chúng. Sau khi tất cả các viễn cảnh đã được thêm vào, chúng có thể được lựa chọn bằng cách kích vào
tên của viễn cảnh và kích vào nút Show. Excel thay thay đổi tất cả các giá trị của các ô trong bảng tính tương ứng với các giá trị được định nghĩa trong viễn cảnh để bạn có thể nhìn thấy kết quả trong mô hình. Khi bạn kích vào nút Summary ở cửa sổ Scenario, bạn sẽ phải nhập địa chỉ của biến đầu ra mà bạn quan tâm và chọn giữa báo cáo tóm tắt hoặc báo cáo dạng PivotTable.
Công cụ Scenario Manager có thể xử lý tối đa 32 biến.
Hình 6.7 - Cửa sổ Add Scenario
VD 6.5: Sử dụng công cụ Scenario Manager cho mô hình quyết định giảm giá
Ở bảng tính mô hình giảm giá, chúng ta muốn đánh giá bốn chiến lược khác nhau (Hình 6.8). Trong cửa sổ Add Scenario, nhập Ten/ten làm tên của viễn cảnh, và cài đặt các ô của viễn cảnh là B7 và B8 (số ngày bán với giá gốc và tỷ lệ giảm giá). Ở cửa sổ Scenario Values, nhập giá trị vào trường tương ứng, hoặc nhập địa chỉ của các giá trị đó; ví dụ, nhập =E2 cho ô B7 và = E3 cho ô B8. Lặp lại quá trình này cho mỗi viễn cảnh. Chọn nút Summary. Ở cửa sổ Scenario Summary, nhập C33 (tổng doanh thu) làm biến đầu ra. Công cụ Scenario Manager sẽ đánh giá mô hình với mỗi bộ giá trị và tạo bản báo cáo tóm tắt như Hình 6.9. Kết quả cho thấy rằng chiến lược twenty/twenty sẽ đem lại lợi nhuận lớn nhất.
Hình 6.8 - Các chiến lược giảm giá
Hình 6.9 - Báo cáo tóm tắt 6.4. Goal Seek
Nếu bạn đã biết kết quả mình muốn từ mô hình rồi nhưng không chắc chắn rằng giá trị đầu vào nào sẽ dẫn đến kết quả đó, hãy sử dụng công cụ Goal Seek của Excel. Goal Seek chỉ hoạt động với một biến đầu vào. Nếu bạn muốn làm việc với nhiều biến hơn, bạn phải sử dụng add-in Solver (nằm ngoài phạm vi của báo cáo này). Ở tab Data, phần Data Tools, chọn What-If Analysis, và chọn Goal Seek. Cửa sổ như Hình 6.10 sẽ hiện ra. Tại Set cell, nhập địa chỉ của ô chứa công thức mà bạn muốn tìm nghiệm. Ở To value, nhập kết quả mà bạn muốn. Ở By changing cell, nhập địa chỉ của ô chữa biến đầu vào.
Hình 6.10 - Cửa sổ Goal Seek
VD 6.6: Tìm điểm cân bằng trong mô hình outsourcing
Ở mô hình outsourcing tại chương 2, chúng ta sẽ tìm ra điểm cân bằng.
Điểm cân bằng là giá trị của số lượng sản xuất mà dẫn đến tổng chí phí tự sản suất và chi phí mua ngoài là băng nhau. Hay nói cách khác tìm giá trị của ô B12 để ô B19 có giá trị bằng 0. Ở cửa sổ Goal Seek, nhập B19 vào Set cell, nhập 0 vào To value, nhập B12 vào By changing cell. Công cụ Goal Seek sẽ xác định rằng điểm cân bằng là 1000 và tự động điền giá trị này vào ô B12 trong mô hình (Hình 6.11)
Hình 6.11 - Tìm điểm cân bằng với Goal Seek
CHƯƠNG 7: PHÂN TÍCH MÔ HÌNH SỬ DỤNG ANALYTIC SOLVER PLATFORM
Analytic Solver Platform là bộ công cụ giúp ta xác định và trực quan hóa các tham số đầu vào chính có ảnh hưởng lớn nhất đến kết quả mô hình.
7.1. Parametric Sensitivity Analysis
Parametric sensitivity analysis (phân tích sự nhạy cảm tham số) là thuật ngữ được dùng bởi Analytic Solver Platform cho những phương pháp mang tính hệ thống để phân tích “nếu… thì…”. Một tham số đơn giản chỉ là một dữ liệu đầu vào trong một mô hình. Với Analytic Solver Platform, bạn có thể dễ dàng tạo one- và two-way data table và một loại biểu đồ đặc biệt gọi là tornado chart (biểu đồ lốc xoáy) cung cấp các thông tin hữu ích.
VD 7.1: Tạo Data Table với Analytic Solver Platform
Chúng ta muốn tạo một one-way data table để đánh giá lợi nhuận khi đơn giá ở B5 thay đổi trong khoảng từ $35 đến $45 trong mô hình lợi nhuận. Đầu tiên, định nghĩa ô đó làm tham số trong Analytic Solver Platform. Chọn ô B5, chọn Parameters ở trên thanh công cụ (Hình 7.1), và chọn Sensitivity.
Cửa sổ Function Arguments sẽ hiện lên (Hình 7.2), tại đây ta sẽ cài đặt một bộ các giá trị hoặc một khoảng các giá trị. Để tạo data table, chọn ô chứa kết quả của mô hình - trong trường hợp này là C22. Chọn nút Reports và chọn Parameter Analysis trong menu Sensitivity. Cửa sổ Sensitivity Report sẽ hiện lên (Hình 7.3). Dùng mũi tên để đưa các ô sang khu vực bên phải, chọn OK, Analytic Solver Platform sẽ tạo một bảng tính mới với data table (Hình 7.4).
Để tạo một two-way data table, định nghĩa hai đầu vào làm tham số trong cửa sổ Sensitivity Report. Ví dụ, chúng ta muốn thay đổi cả giá bán lẫn giá nhập. Với hai tham số, đánh dấu tích vào mục Vary Parameters Independently ở gần dưới cùng.
Ta cũng có thể tạo các đồ thị để trực quan hóa các data table bằng cách chọn các ô kết quả, chọn nút Charts, rồi chọn Parameter Analysis trong menu Sensitivity. Hình 7.5 là một two-way data table và một đồ thị ba chiều thể hiện sự ảnh hưởng của giá bán, giá nhập lên lợi nhuận.
Hình 7.1 - Thanh công cụ Analysis Solver Platform
Hình 7.2 - Cửa sổ Function Argument
Hình 7.3 - Cửa sổ Sensitivity Report
Hình 7.4 - Data table từ Analytic Solver Platform
Hình 7.5 - Two-way data table và đồ thị 7.2. Tornado Charts
Biểu đồ, đồ thị và các công cụ hỗ trợ bằng hình ảnh đóng vai trò quan trọng trong phân tích số liệu và mô hình. Một công cụ hữu dụng là tornado chart.
Một tornado chart cho thấy một cách trực quan ảnh hưởng của một đầu vào tới đầu ra khi các đầu vào khác không đổi. Thông thường chúng ta sẽ chọn một trường hợp tiêu biểu và thay đổi đầu vào trong khoảng thêm bớt 10%
hoặc 20%. Khi đầu vào thay đổi, ta ghi lại các giá trị của đầu ra và tạo biểu đồ cột của đầu ra theo thứ tự giảm dần.
Một tornado chart cho thấy đầu vào nào có ảnh hưởng lớn nhất đến đầu ra và đầu vào nào thì ảnh hưởng ít nhất. Nếu những đầu vào này là không chắc chắn biết trước, thì ta sẽ muốn nghiên cứu những thứ sẽ có ảnh hưởng mạnh đến kết quả. Nếu sự ảnh hưởng lên kết quả là nhỏ, ta có thể lờ nó đi hoặc
loại nó ra khỏi mô hình. Biểu đồ cũng có ích cho việc chọn các đầu vào cần nghiên cứu kỹ hơn bằng data table hay scenario.
VD 7.2: Tạo một Tornado Chart bằng Analytic Solver Platform
Tạo một tornado chart bằng Analytic Solver Platform rất là dễ dàng.
Analytic Solver Platform tự động xác định tất cả các ô chứa đầu vào mà ô kết quả phụ thuộc vào để tạo biểu đồ. Với mô hình lợi nhuận, chọn ô C22, chọn Parameters và chọn Identify. Hình 7.6 là kết quả. Ta thấy rằng với sự thay đổi 10% của giá bán sẽ ảnh hưởng đến lợi nhuận nhiều nhất. Tiếp theo là đến chi phí sản xuất một sản phẩm, số lượng sản xuất, chi phí cố định, và lượng cầu. Nếu không muốn thay đổi tất cả các tham số theo phần trăm thì ta cũng có thể định nghĩa ra khoảng thay đổi như ví dụ data table.
Hình 7.6 - Tornado chart